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邓恩氏检验（Dunn’s test）是一种非参数多重比较方法，用于比较三个或以上的组别的平均数差异。在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来进行邓恩氏检验的计算。

具体步骤如下：

1. 导入需要的库和数据：需要导入scipy库的stats模块用于计算邓恩氏检验，同时还需要导入需要比较的数据集。

“`python
from scipy.stats import dunn
import pandas as pd

data = pd.read_csv(‘data.csv’)
“`

1. 对比需要比较的每两组数据的差异：首先需要将需要比较的数据分组，然后使用dunn函数依次计算每两组数据之间的邓恩氏检验值。函数返回的是一个两两对比的检验结果矩阵，其中第i行第j列的值表示第i组和第j组数据之间的检验结果。

“`python
# 将需要比较的数据分组
group1 = data[‘group1’]
group2 = data[‘group2’]
group3 = data[‘group3’]

# 进行邓恩氏检验
test = dunn([group1, group2, group3])
“`

1. 解释检验结果：根据检验结果矩阵中的值，可以判断每一个组别与其他组别之间是否存在显著差异。

2. 如果检验结果矩阵中的某个值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则表示该组别与另一个组别之间存在显著差异。

3. 反之，如果检验结果矩阵中的某个值大于设定的显著性水平，则表示该组别与另一个组别之间不存在显著差异。

这就是在Python中进行邓恩氏检验的基本步骤。需要注意的是，进行邓恩氏检验时，建议使用scipy库中的stats模块，并且最好将需要比较的数据以分组的形式输入到dunn函数中，这样可以避免手动计算检验值出现的错误。